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2021/12/03

挖掘小数据,满足用户需求

文章来源:客户关系管理部 作者:孙芳芹 浏览次数:

信息导读:小数据,往往能更精准地发掘商业趋势,直击客户的痛点。

随着信息化时代的发展,大数据成为分析用户需求的一种惯性途径,谁掌握了“大数据”谁就掌握了潜在客户。但是美国作家马丁·林斯特龙所著的《痛点》却提出了相反的看法,他认为当营销涉及到人的行为习惯时,大数据通常并不准确,反而是能体现人的信仰、兴趣、习惯、情绪等内容的信息更具说服力。由于这些信息暗含人的共性,这些数据仅需要通过对极少数人的观察,就能凭其得出结论,进而影响营销策略,因此它们被称作小数据。在大数据时代学会掌握小数据,往往能更精准地发掘商业趋势,直击客户的痛点。什么是小数据呢?
 
作者将“小数据”描述为一种关联情感的、高度个性化的、深入人类学的研究方法。就是能呈现我们真实内在的一些个人化的东西,比如习惯、喜好、情绪等等。这些从微观的数据,是通过对人的细节观察得到的,不能通过传统意义上的数据统计来体现。其次,样本小。虽然这样看上去太个性化、提供的信息数量也有限,但在深入分析后,就会发现它们其实代表了人的很多共性。作者认为,小数据总是在无意中暴露顾客潜在的欲望,而且是还没有被满足的欲望,这些欲望是人们的真实内在。而大数据只看重对信息表面的分析,不太关注信息背后所包含的情感、心态,难以真正触及顾客的需求。
 
作者通过亲身经历的案例,来阐释小数据的意义。有一家全球谷物生产商,他们生产的谷物早餐,正逐渐失去印度的市场。为搞清楚原因,委托作者去印度调查。他走访了一些印度消费者,很快发现了一个有趣的现象,和购买谷物早餐这件事关系密切的,有两种人,一个是婆婆,一个是儿媳妇。
 
通过上门拜访交流沟通和细心的观察,作者发现印度人对颜色的重视程度非同一般,所以作者决定从颜色入手,他让婆婆和儿媳妇们分别选出各自认为能代表“新鲜”的颜色。结果发现,婆婆们青睐鲜艳的颜色;而儿媳们认为,绿色才是天然。于是,作者决定,结合印度人对颜色的敏感,在谷物早餐的包装上下点工夫,用色彩激发人们追求新鲜的欲望,同时去吸引婆婆和儿媳妇们的注意力。作者通过进一步的观察发现婆婆们的购物习惯于看包装的底部;而儿媳妇们,则习惯从包装的顶部去看产品。
 
根据这些小数据,作者向生产商提出了一种包装建议,就是把包装底部三分之二的部分,设计成艳丽、明亮的颜色,而把其余三分之一设计成天然绿。结果婆婆和儿媳们,开始认可同一种产品了。生产商也逐渐恢复了在印度的市场份额。通过这些微小的线索,发现人们的欲望,满足他们未被满足的需求,这就是小数据理论。
 
我们如何利用小数据呢?
 
作者在长期的市场调研中,为小数据理论设计了一个完整的流程,包含了七个步骤:搜集(collecting)、线索(clues)、连接(connecting)、关联(correlation)、因果(causation)、补偿(compensation)和理念(concept)。
 
1、搜集。搜集人们的兴趣、习惯甚至信仰等任何可能对品牌的接受度产生影响的东西。比如,你要为一个品牌的营销去走访一个社区的客户,就要了解他们对社区有什么看法,有什么感觉?安全还是恐惧?他们和你擦肩而过时,是直视你的眼睛,还是看向别处?垃圾是定期收走,还是会滞留一段时间?
 
2、线索。这里的线索是有特指的,它们要与顾客的“自我”有着密切的关系。能显示真实自我的线索,通常都隐藏在比较隐私的地方,比如说冰箱、橱柜、衣橱等地方。
 
3、连接。这个时候我们差不多已经掌握了六七条小数据了,现在问问自己,这些线索有什么相似点没有?有没有指向什么方向?把小数据串联起来,寻找线索的过程,就叫链接,作者认为,寻找这些线索,就是寻找顾客的情感缺口,看看他们的情感中缺少什么,富余什么。
 
4、关联。在关联阶段,要寻找顾客行为上的转变,这种行为或情绪第一次出现是在什么时候,也就是所谓的切入点。
 
5、因果。针对搜集的种种小数据,需要问问自己,那些会激发人们的成就感、认同感或价值感?
 
6、补偿。针对没有满足的欲望进行补偿。
 
7、观念。当我们要针对顾客的欲望进行补偿时,通常需要创意去制造惊喜感。
 
通过对一个小群体的亲身观察就能获得小数据信息,通过这些信息去捕捉这个社会群体所体现出的文化欲望。满足这些群体的需求欲望,就击中了他们的痛点,将掌握无限的商机。